Komponent Pusher w TensorFlow Extended (TFX) jest podstawową częścią potoku TFX, który obsługuje wdrażanie przeszkolonych modeli w różnych środowiskach docelowych. Cele wdrożenia komponentu Pusher w TFX są różnorodne i elastyczne, co pozwala użytkownikom wdrażać swoje modele na różnych platformach w zależności od ich konkretnych wymagań. W tej odpowiedzi przyjrzymy się niektórym typowym celom wdrażania komponentu Pusher i przedstawimy wyczerpujące wyjaśnienie każdego z nich.
1. Wdrożenie lokalne:
Komponent Pusher obsługuje wdrażanie lokalne, co umożliwia użytkownikom wdrażanie przeszkolonych modeli na komputerze lokalnym. Jest to przydatne do celów testowania i programowania, gdzie model można wdrożyć i ocenić bez potrzeby stosowania systemu rozproszonego lub infrastruktury zewnętrznej. Wdrożenie lokalne uzyskuje się przez proste określenie ścieżki lokalnej, w której przechowywane są artefakty modelu.
Przykład:
python pusher = Pusher( model=trainer.outputs['model'], model_blessing=evaluator.outputs['blessing'], push_destination=pusher_pb2.PushDestination( filesystem=pusher_pb2.PushDestination.Filesystem( base_directory='/path/to/local/deployment' ) ) )
2. Platforma sztucznej inteligencji Google Cloud:
Komponent Pusher obsługuje również wdrażanie w Google Cloud AI Platform, zarządzanej usłudze, która zapewnia środowisko bezserwerowe do uruchamiania modeli uczenia maszynowego. Dzięki temu użytkownicy mogą łatwo wdrażać swoje modele w chmurze i korzystać ze skalowalności i niezawodności oferowanej przez Google Cloud. Aby przeprowadzić wdrożenie w Google Cloud AI Platform, użytkownicy muszą podać identyfikator projektu, nazwę modelu i nazwę wersji.
Przykład:
python pusher = Pusher( model=trainer.outputs['model'], model_blessing=evaluator.outputs['blessing'], push_destination=pusher_pb2.PushDestination( ai_platform_push=pusher_pb2.PushDestination.AIPlatformPush( project_id='my-project', model_id='my-model', version_id='v1' ) ) )
3. Udostępnianie TensorFlow:
TensorFlow Serving to system udostępniania typu open source do wdrażania modeli uczenia maszynowego. Komponent Pusher w TFX obsługuje wdrażanie do TensorFlow Serving, umożliwiając użytkownikom wdrażanie swoich modeli w rozproszonej infrastrukturze obsługującej. Umożliwia to wysokowydajne i skalowalne udostępnianie modeli, dzięki czemu nadaje się do wdrożeń produkcyjnych. Aby przeprowadzić wdrożenie w TensorFlow Serving, użytkownicy muszą podać adres i port modelu serwera TensorFlow Serving.
Przykład:
python pusher = Pusher( model=trainer.outputs['model'], model_blessing=evaluator.outputs['blessing'], push_destination=pusher_pb2.PushDestination( tensorflow_serving=pusher_pb2.PushDestination.TensorFlowServing( tags=['serve'], server='localhost:8500' ) ) )
4. Inne niestandardowe cele wdrożenia:
Komponent Pusher w TFX został zaprojektowany tak, aby był rozszerzalny, umożliwiając użytkownikom definiowanie własnych niestandardowych celów wdrażania. Daje to użytkownikom elastyczność wdrażania modeli w dowolnym środowisku lub systemie, który może korzystać z modeli TensorFlow. Użytkownicy mogą zaimplementować własną niestandardową podklasę `PushDestination` i zarejestrować ją w komponencie Pusher, aby umożliwić wdrożenie w środowisku docelowym.
Przykład:
python class MyCustomPushDestination(pusher_pb2.PushDestination): def __init__(self, my_custom_arg): self.my_custom_arg = my_custom_arg pusher = Pusher( model=trainer.outputs['model'], model_blessing=evaluator.outputs['blessing'], push_destination=MyCustomPushDestination(my_custom_arg='custom_value') )
Komponent Pusher w TFX obsługuje różne cele wdrażania, w tym wdrażanie lokalne, Google Cloud AI Platform, TensorFlow Serving i niestandardowe cele wdrażania. Ta elastyczność umożliwia użytkownikom wdrażanie wyszkolonych modeli w różnych środowiskach w zależności od ich konkretnych potrzeb i konfiguracji infrastruktury.
Inne niedawne pytania i odpowiedzi dotyczące Rozproszone przetwarzanie i komponenty:
- Jaki jest cel komponentu Evaluator w TFX?
- Jakie są dwa typy SavedModels generowane przez komponent Trainer?
- W jaki sposób komponent Transform zapewnia spójność między środowiskami szkoleniowymi i obsługującymi?
- Jaka jest rola Apache Beam we frameworku TFX?